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2012-02-11
我要分析卫生服务利用情况,现将“两周内是否就诊”设置为因变量,将年龄、性别、自评健康分数、文化程度、职业类型、婚姻情况等变量设为自变量。
现在我遇到的问题就是,如何运用probit模型对 年龄、性别和自评健康分数这三个变量进行标化,从而消除年龄、性别和自评健康分数这三类“影响健康需求”的自变量对因变量“两周内是否就诊”的影响,从而达到我的分析目标,即通过标化上面的三类变量以后,能够得出这些人群的健康水平一样的情况下,他们仅受文化程度、职业类型、婚姻情况等这些社会因素的影响下的“两周内是否就诊”的因变量的值。

最好是教我SPSS或者STATA的方法,SAS的也可以。万分感谢!
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2012-2-11 15:49:53
按Ecnomometric Analysis书中,作者Greene的说词,
您想要做的这个过程被称为partialing out或netting out。
但我必须言明,在线性回归里是这样做没错,但在probit里是不是也依样画葫芦?
就我自己浅薄知识,我勿晓得,可能要再查文献。
【这种算是很专的技术问题了!我觉得】

最后,我提供一个简单,而且实务上的作法,参考看看:

这个目的,也许也能得到,这些人群的健康水平一样的情况下,他们仅受文化程度、职业类型、婚姻情况等这些社会因素的影响下的“两周内是否就诊”的因变量的值。

只是,换一种说词,在不同健康水平一样的情况下,他们受文化程度、职业类型、婚姻情况等这些社会因素的影响下的“两周内是否就诊”的因变量的值。

1.设定一些不同的健康水平吧! 这些水平,可以由年龄、性别和自评健康分数三者构成。
【譬如高年龄男性自觉健康良好这是一类,然后低年龄女性自觉健康良好又是一类…】
2.代入上数值,进而计算文化程度、职业类型、婚姻情况对两周内是否就诊值的可能影响。

希望能对您有所助益,祝福您!
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2012-2-11 15:57:21
h3327156 发表于 2012-2-11 15:49
按Ecnomometric Analysis书中,作者Greene的说词,
您想要做的这个过程被称为partialing out或netting out ...
嗯,能有这么详细的回答,已经万分感激了,谢谢啊!
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